Framtidens laboratorium: AI och automatisering inom forskningen

Inledning

Vetenskapliga laboratorier har alltid utvecklats i takt med tekniken. Från utvecklingen av allt kraftfullare mikroskop till sofistikerade analysinstrument och datoriserade datasystem har varje generation av laboratorieteknik förändrat vad forskare kan observera, mäta och förstå.

Idag pågår ännu en stor omvandling.

Automatisering, artificiell intelligens, uppkopplade instrument och avancerad dataanalys börjar omforma hur moderna laboratorier fungerar. Istället för att helt förlita sig på isolerade instrument och manuellt registrerade resultat kan laboratorierna i allt högre grad bygga upp sammankopplade forskningsmiljöer där utrustning, programvara och forskare arbetar tillsammans.

Framtidens laboratorium är därför inte bara ett rum fyllt med mer avancerad utrustning. Det är en intelligent forskningsmiljö utformad för att göra det vetenskapliga arbetet mer effektivt, reproducerbart och datadrivet.

Automatiseringen förändrar det rutinmässiga laboratoriearbetet

Många laboratorieprocedurer innefattar repetitiva uppgifter. Att förbereda prover, dosera vätskor, organisera provmaterial och registrera mätningar kan ta upp en betydande del av forskarnas tid.

Automatisering erbjuder ett alternativ.

Robotiserade vätskehanteringssystem, automatiserade provbehandlare och programmerbara laboratorieinstrument kan utföra standardiserade procedurer upprepade gånger under fördefinierade förhållanden. Detta kan vara särskilt värdefullt när hundratals eller tusentals prover måste behandlas med samma metodik.

Automatiseringen innebär inte nödvändigtvis att laboratoriepersonalens roll försvinner. Istället kan den förändra hur forskarna använder sin tid.

När rutinprocesser automatiseras kan forskarna ägna mer tid åt experimentell utformning, tolkning och felsökning.

Konsistens är en annan potentiell fördel. Även erfarna laboratoriepersonal kan orsaka små variationer när de manuellt upprepar en procedur många gånger. Korrekt konfigurerade automatiserade system kan utföra repetitiva åtgärder på ett konsekvent sätt, även om deras prestanda fortfarande beror på kalibrering, underhåll och lämplig validering.

Artificiell intelligens gör sitt intåg i laboratoriet

Artificiell intelligens blir allt mer synlig inom olika vetenskapliga discipliner.

Moderna laboratorier kan generera enorma mängder information. Genomsekvensering, mikroskopi, analytisk kemi och högkapacitetsscreening kan producera datamängder som innehåller miljontals enskilda mätningar.

Det kan vara en utmaning att hitta meningsfulla samband i sådana datamängder.

Algoritmer för maskininlärning kan hjälpa forskare att identifiera mönster, klassificera observationer och prioritera information för vidare undersökning.

Mikroskopi är ett bra exempel. Istället för att forskare manuellt granskar varje bild kan datorvisionssystem hjälpa till att identifiera och kategorisera egenskaper i stora bildsamlingar.

AI kan också stödja analytiska arbetsflöden genom att hjälpa forskare att upptäcka ovanliga resultat eller samband som förtjänar närmare granskning.

Artificiell intelligens bör dock inte förväxlas med vetenskapliga bevis. En algoritm kan identifiera statistiska mönster, men dessa mönster måste fortfarande testas och tolkas med hjälp av etablerade vetenskapliga metoder.

Framtidens laboratorium kommer därför sannolikt att kombinera datorbaserad intelligens med mänskligt vetenskapligt omdöme.

Uppkopplade instrument och det smarta laboratoriet

En av de största förändringarna kanske sker bakom kulisserna.

Traditionellt har laboratorieutrustning ofta fungerat oberoende av varandra. En forskare kan ta mätningar från ett instrument, manuellt överföra dem till ett annat program och slutligen infoga resultaten i en rapport.

Uppkopplade laboratoriemiljöer syftar till att minska denna fragmentering.

Moderna instrument kan i allt högre grad kommunicera med laboratorieinformationssystem och andra mjukvaruplattformar. Mätvärden kan registreras digitalt, kopplas till rätt experiment och införlivas i centraliserade forskningsregister.

Detta lägger grunden för det som ibland beskrivs som ett smart laboratorium.

Föreställ dig ett experiment där miljösensorer kontinuerligt registrerar temperatur och luftfuktighet samtidigt som analysutrustningen genererar mätvärden automatiskt. Istället för att föra separata register kan informationen potentiellt sammanföras i en strukturerad digital miljö.

Forskare kan då granska inte bara de slutliga experimentresultaten utan även de förhållanden under vilka dessa resultat uppnåddes.

Bättre datahantering innebär bättre forskning

Modern vetenskap är alltmer beroende av data.

I takt med att laboratorierna blir mer digitala blir det lika viktigt att upprätthålla korrekt och spårbar information som att hantera avancerad utrustning.

Elektroniska laboratoriejournaler och informationshanteringssystem för laboratorier kan hjälpa forskare att organisera experimentella procedurer, prover, mätningar och observationer.

Digitala register kan också underlätta samarbetet.

Forskare som arbetar på olika avdelningar – eller till och med i olika länder – kan potentiellt granska standardiserade datamängder utan att behöva förlita sig på handskrivna anteckningsböcker eller isolerade kalkylblad.

Men digitaliseringen medför nya ansvarsområden.

Laboratorierna måste ta hänsyn till cybersäkerhet, åtkomstkontroller, säkerhetskopiering och långsiktig datalagring. Känslig vetenskaplig eller medicinsk information måste skyddas på lämpligt sätt.

Framtidens laboratorium kräver därför expertis inte bara inom biologi eller kemi utan även inom informationshantering.

Avancerad utrustning utökar de vetenskapliga möjligheterna

Automatisering och programvara får stor uppmärksamhet, men även den fysiska laboratorieutrustningen fortsätter att utvecklas.

Moderna mikroskop kan ta extremt detaljerade digitala bilder. Masspektrometri kan identifiera och karakterisera föreningar med enastående känslighet. Sekvenseringstekniker kan generera enorma mängder genetisk information, medan sofistikerade kromatografisystem hjälper forskare att separera och analysera komplexa blandningar.

Laboratorieleverantörerna utvecklas i takt med dessa tekniker.

Företag som är verksamma inom sektorn för vetenskaplig utrustning, däribland Zwitsers Lab, utgör en del av det bredare ekosystemet som stöder dagens laboratoriemiljöer genom laboratorieutrustning och forskningsinriktade lösningar. I takt med att laboratorierna blir allt mer sofistikerade blir tillgången till lämpliga instrument och pålitlig laboratorieinfrastruktur en viktig del i uppbyggnaden av effektiva forskningsarbetsflöden.

Utrustningen i sig utgör dock endast en del av ett modernt laboratorium. De största fördelarna uppnås när instrumenteringen kombineras med lämpliga rutiner, utbildad personal och tillförlitliga datahanteringssystem.

Förebyggande underhåll kan minska driftstopp

Vetenskapliga instrument kan vara dyra, och oväntade fel på utrustningen kan avbryta experiment eller fördröja hela forskningsprojekt.

Uppkopplade sensorer och intelligenta övervakningssystem kan erbjuda en annan lösning.

I stället för att vänta på att utrustningen ska gå sönder kan laboratorierna övervaka driftsparametrar och leta efter tecken på att underhåll kan behövas.

Denna metod kallas vanligtvis förebyggande underhåll.

Programvaran kan till exempel övervaka temperaturvariationer, tryckvärden, driftstimmar eller andra utrustningsspecifika mätvärden. Ovanliga mönster kan utlösa en inspektion innan ett allvarligare problem uppstår.

För laboratorier som kör kritisk utrustning kontinuerligt kan förebyggande av oväntade driftstopp avsevärt förbättra driftseffektiviteten.

Digitala tvillingar och virtuella experiment

Ett annat koncept som växer fram är den digitala tvillingen.

En digital tvilling är i grunden en virtuell representation av ett fysiskt system. Information från det verkliga systemet kan användas för att underhålla och uppdatera dess digitala motsvarighet.

Tekniken utforskas redan inom teknik och tillverkning, och liknande koncept kan komma att bli allt mer relevanta för vetenskaplig forskning.

Forskare kan på sikt komma att använda avancerade simuleringar för att utforska experimentella förhållanden innan de satsar laboratorieressurser.

Datormodeller kan inte ersätta fysiska experiment, särskilt inte när biologiska eller kemiska system inte är fullt ut förstådda. Simuleringar kan dock hjälpa forskare att begränsa antalet förhållanden som kräver fysiska tester.

Att kombinera datormodellering med laboratorieexperiment kan därför påskynda vissa forskningsprocesser.

Robotik och högkapacitetsforskning

Vissa vetenskapliga frågor kräver att forskarna undersöker ett enormt antal möjligheter.

Läkemedelsutveckling är ett uppenbart exempel. Forskare kan behöva undersöka stora bibliotek av molekyler innan de identifierar kandidater som är värda att studera närmare.

Automatiserade plattformar kan utföra repetitiva experimentella procedurer i en skala som skulle vara extremt svår att uppnå enbart genom manuellt arbete.

Robotteknik kan förbereda prover, flytta laboratorieplattor, hantera kompatibla instrument och samla in mätvärden.

AI kan sedan hjälpa till att analysera den information som genereras.

Kombinationen av robotteknik och datorbaserad analys skapar en kraftfull cykel: automatiserad utrustning genererar data, programvara analyserar resultaten och forskarna använder dessa resultat för att avgöra vad som bör undersökas härnäst.

Hållbarhet blir en del av laboratorieutformningen

Framtidens laboratorium måste också ta hänsyn till miljöeffektivitet.

Vetenskapliga laboratorier kan förbruka stora mängder el och generera betydande mängder engångsmaterial. Frysar, ventilationssystem, analysinstrument och annan utrustning kan vara i kontinuerlig drift.

Forskare och laboratoriechefer undersöker därför olika sätt att minska onödig resursförbrukning.

Energieffektiv utrustning, optimerad ventilation, ansvarsfull kemikaliehantering och förbättrade återvinningsprogram kan alla bidra till mer hållbara laboratorier.

Automatisering kan också bidra genom att minska onödig förbrukning av reagenser tack vare mer exakt dosering och standardiserade rutiner.

Hållbarhet innebär inte att man kompromissar med den vetenskapliga kvaliteten. Målet är att identifiera onödig förbrukning samtidigt som experimentens integritet och laboratoriesäkerheten bevaras.

Forskarna kommer att förbli centrala

Diskussioner om AI och robotik ger ibland intrycket att framtidens laboratorier kommer att drivas utan människor.

Det stämmer knappast in på den mesta vetenskapliga forskningen.

Maskiner är särskilt effektiva när det gäller repetitiva uppgifter, bearbetning av stora datamängder och utförande av exakt definierade operationer. Människor är fortfarande oumbärliga när det gäller att ställa meningsfulla vetenskapliga frågor, utforma experiment, upptäcka oväntade observationer och avgöra om resultaten faktiskt är rimliga.

Vetenskapliga upptäckter kräver också kreativitet.

En algoritm kan upptäcka ett samband, men forskarna måste avgöra varför detta samband kan förekomma och hur det kan testas.

Framtidens laboratoriepersonal kommer därför troligen att arbeta på ett annat sätt snarare än att försvinna.

Forskare skulle kunna ägna mindre tid åt att manuellt överföra information eller upprepa rutinmässiga procedurer och mer tid åt att tolka resultat, utforma experiment och samarbeta tvärvetenskapligt.

Att bygga morgondagens laboratorium

Övergången till smartare laboratorier kommer inte att ske över en natt.

Vissa forskningsanläggningar använder redan i hög grad automatiserade system, medan mindre laboratorier kan fortsätta att använda i stort sett konventionella arbetsflöden under många år framöver.

Kostnad, infrastruktur, personalutbildning och kompatibilitet mellan utrustningen kan alla påverka införandet.

Standardisering kommer också att bli allt viktigare. Ett laboratorium med avancerade instrument har begränsad nytta om dessa system inte kan utbyta information på ett tillförlitligt sätt.

Tillverkare, programutvecklare, laboratorieleverantörer och forskningsorganisationer kommer därför att behöva arbeta för mer interoperabla vetenskapliga miljöer.

En ny era för vetenskaplig forskning

Framtidens laboratorium kommer att präglas av integration.

Automatisering kan hantera repetitiva procedurer. Artificiell intelligens kan hjälpa forskare att analysera allt mer komplexa datamängder. Uppkopplade instrument kan förbättra flödet av experimentell information, medan avancerad analysteknik fortsätter att utvidga vad forskare kan mäta.

Samtidigt kan digitala register, förebyggande underhåll, robotteknik och mer hållbara laboratoriearbetsmetoder förbättra infrastrukturen kring vetenskapliga upptäckter.

Ingen av dessa tekniker eliminerar vetenskapens grundläggande principer. Experiment kräver fortfarande lämpliga kontroller. Instrument måste kalibreras. Resultaten måste vara reproducerbara, och slutsatserna måste fortfarande stödjas av bevis.

Vad tekniken kan förändra är hur effektivt forskarna når dessa slutsatser.

Det smartaste laboratoriet kommer inte nödvändigtvis att vara det som har flest maskiner eller den mest avancerade AI:n. Det kommer att vara det laboratorium som framgångsrikt kombinerar människor, utrustning, automatisering och tillförlitliga data till en forskningsmiljö där varje komponent stöder de andra.

Den kombinationen kan komma att prägla nästa generation av vetenskapliga upptäckter.